锐龙AI Max+395如何打破迷你主机性能极限! 极摩客EVO-X2桌面Mini AI工作站评测

首先通过UL Procyon测试了Phi-3.5 4B、Mistral 7B、Llama 3.1 8B以及Llama 2 13B四款经典大语言模型，生成速度分别达到了69.56 tokens/s、44.87 tokens/s、38.01 tokens/s以及25.45 tokens/s，速度非常快。另外值得一提的是，即便是RTX 5060笔记本电脑GPU，因为其作为独立显卡也只有可怜的8GB显存，所以也无法正常运行参数量较大的Llama 2大模型，而Radeon 8060S不仅成功运行，且生成速度能够达到25.45 tokens/s，日常应用完全没有问题。此时，锐龙AI Max+ 395平台的独特优势就彻底显现出来了。

接下来我们通过LM Studio进行了15B及以下小参数量大语言模型和22B及以上大参数量大语言模型的测试。

首先在各类小参数量稠密大模型测试中可以看到，锐龙AI Max+ 395表现非常出色，凭借内存分配带来的超大显存支持，即便是遇到BF16高精度的Mistral-small 24B以及Gemma 2 27B大模型，生成速度也分别达到了12.37 tokens/s和11.62 tokens/s，表现出色。而对于更高性能的DeepSeek R1 14B、Phi-4 15B，速度也能达到19.63 tokens/s和12.24 tokens/s；低精度的DeepSeek R1 7B生成速度更是达到了41.94 tokens/s，而DeepSeek R1 1.5B则达到了92.67 tokens/s，可见在面对小参数量大模型时，锐龙AI Max+ 395无论是面对高精度模型还是低精度模型，都能提供足够快的生成速度。

在面对大参数量大语言模型时，其实首要解决的问题不是能不能使用大模型，而是能不能正常加载大模型。就比如RTX 5060笔记本电脑GPU，虽然其性能比Radeon 8060S要强，但如果大模型参数量较大，前者大概率也过不了加载这一关，更别提进一步应用了。

从下图可以看到，我们在加载Qwen3-235B-A22B-IQ2_S的MoE混合大模型时，内存峰值占用高达63.6GB，如果没有128GB超大内存支持的话，加载这一关就过不了。

在各类大参数量大语言模型测试中，Qwen3-235B-A22B-IQ2_SMoE模型生成速度达到了14.72 tokens/s，表现出色；DeepSeek IQ2_M、DeepSeek R1 Distill Llama 70B大参数量稠密模型也能够正常运行，并且可以达到4.91 tokens/s和5.31 tokens/s的生成速度。而Q4量化版本的DeepSeek R1 Qwen 32B蒸馏模型以及QWQ 32B大模型生成速度分别可以达到9.71 tokens/s和9.79 tokens/s的生成速度。

另外这里要说明的一点是，Qwen3-235B-A22B-IQ2_S这个模型虽然参数量达到了235B，但它并非是常见的稠密模型，而是MoE（Mixtureofexperts）混合专家模型。简单来说，MoE模型虽然总参数量很大，但以Qwen3-235B-A22B-IQ2_S模型为例，它虽然拥有235B总参数量，但运行时实际只会调用22B（模型中A22B标识就表示运行时只会调用22B参数量）的参数进行计算，因此对于硬件的压力要小很多。

也正是因为有着这种大参数、低算力特性，MoE模型或许会成为未来大模型发展的主流趋势。

反之，稠密模型每一次计算都会调用所有参数，这也就是为什么235B的Qwen3-235B-A22B-IQ2_S生成速度反而比DeepSeek R1 32B、QWQ 32B大模型要快的原因。

AI测试的最后一部分，我们使用了针对AMD锐龙平台打造的Amuse这款Stable Diffusion工具，它支持文生图、图生图、文生视频等应用，使用起来非常方便。

首先我们使用最近大半年非常火爆的FLUX.1-Dev模型进行了文生图测试，实测迭代10步，生成一张1024×1024超清图片用时234.3秒。这个表现虽然不如独显，但在集成显卡里，能顺利完成这一任务的此前没有，Radeon 8060S不仅顺利完成，而且效率也还不错，毕竟1024×1024规格的图片生成，在AI文生图应用中算是高负载任务了。

其次我们使用了Stable Diffusion XL Turbo模型，进行了2048x2048规格图片的生成。这款大模型整体精度要低一些，所以对硬件负载的压力不算太高。普通用户使用这类大模型进行文生图就足够了，没必要使用FLUX.1-Dev这种超高精度大模型。

可以看到，Stable Diffusion XL Turbo模型生成2048x2048规格图片耗时仅需12.8秒，每秒迭代次数也达到了2.6次。

总体来说，锐龙AI Max+ 395是非常不错的AI计算平台，配合大内存并通过AMD统一内存技术分配给显存之后，常规的AI应用基本没有太大压力，完全可以作为个人或者小型工作室、小型企业用户的AI终端设备。尤其相比动辄数万、数十万元的AI一体机来说，14999元的极摩客EVO-X2绝对是一个高性价比的解决方案。

同时，这类设备也非常适合AI初学者、初级AI开发者使用。首先，锐龙AI Max+ 395平台配合超大内存，完全可以在本地部署多样化的AI大模型，如70B、32B大语言模型，或者Flux、StableDiffusion等文生图、文生视频大模型。借助LMStudio、Comfy-UI等AI工具，轻松实现本地化的AI助手、个人知识库以及图片、视频创作平台的搭建。

其次，超大内存与显存带来了更加出色的AI应用体验，例如用户在实际应用中可以同时加载Stable Diffusion+Whisper+Llama这样的混合式AI模型方案，从而用AI解决AI应用的问题，如让AI直接生成提示词，再通过SD进行图片、视频创作。同时锐龙AI Max+395平台还支持ONNX、DirectML等多种框架，完美适配Windows平台的部署与运行。因此也非常适合多模态AI应用，如扩图、分割、语音识别、图像识别等，节约实验或验证成本，快速完成Demo或开源项目的开发。

其三，设备成本支出更低的同时，本地化部署带来的另一大好处就是使用成本几乎为零。用户无需额外支付Token费用，也不受网络质量影响。同时拥有更加可靠的用户隐私、数据安全，算法模型数据不容易外泄。

此外，锐龙AI Max+ 395的NPU也可以参与YOLO等适配模型的相关任务，分担负载，从而让多模态应用拥有最优的算力表现。

游戏性能评估

锐龙AI Max+ 395集成的Radeon 8060S本身拥有相当不错的图形性能，因此对于游戏玩家来说也是不错的选择。所以性能测试的最后一部分，我们进行了四款热门游戏的测试。

• 《三角洲行动》，极高画质（次高画质），2560x1600分辨率，平均帧率可以达到96fps，流畅运行无压力。
• 《荒野大镖客2》，中等画质，2560x1600分辨率，开启FSR，平均帧率可以达到89fps，运行非常流畅。
• 《赛博朋克2077》，超级画质，未开启光追，2560x1600分辨率，平均帧率可以达到59.23fps，接近60fps的表现已经远超当前其它集成显卡了。
• 《黑神话：悟空》，超高画质（非影视级画质），2560x1600分辨率，平均帧率达到了62fps，可以流畅游玩。

可见极摩客EVO-X2不仅拥有出色的AI性能，同时还有着不错的游戏性能，再加上出色的生产力性能，这款产品可以说是相当能打的一款综合性迷你主机了。而且确实不负“桌面AI超算中心”之名！

最新评论